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नशीली दवाओं के कारण होने वाली जिगर की चोट नशीली दवाओं के क्षय के मुख्य कारणों में से एक है।सुरक्षित दवाओं की दिशा में प्रयोगात्मक दवा खोज परियोजनाओं का मार्गदर्शन करने में मदद करने के लिए दवा उम्मीदवारों के जिगर के प्रभावों की उनकी रासायनिक संरचनाओं से भविष्यवाणी करने की क्षमता महत्वपूर्ण है।इस अध्ययन में, हमने 951 यौगिकों का एक डेटा सेट संकलित किया है, जो मानव, कृंतक और गैर-कृंतक सहित विभिन्न प्रजातियों में यकृत में व्यापक प्रभाव उत्पन्न करते हैं।इस डेटा सेट के लिए लीवर प्रभाव को मुखर मेटाडेटा के रूप में प्राप्त किया गया था, जो कि शाब्दिक और भाषाई तरीकों और ऑन्कोलॉजिकल नियमों के एक अद्वितीय संयोजन का उपयोग करके मेडलाइन सार से उत्पन्न हुआ था।हमने पारंपरिक रसायन-सूचना विज्ञान दृष्टिकोण का उपयोग करके इस डेटा सेट का विश्लेषण किया है और यकृत प्रभावों की क्रॉस-प्रजाति अनुरूपता, मनुष्यों में यकृत प्रभावों के रासायनिक निर्धारकों, और किसी दिए गए यौगिक से मनुष्यों में यकृत प्रभाव पैदा होने की संभावना है या नहीं, इसकी भविष्यवाणी से संबंधित कई प्रश्नों को संबोधित किया है।हमने पाया कि विभिन्न प्रजातियों के बीच जिगर के प्रभावों का सामंजस्य अपेक्षाकृत कम (लगभग 39-44%) था, जिससे यह संभावना बढ़ गई कि प्रजातियों की विशिष्टता रासायनिक संरचना की विशिष्ट विशेषताओं पर निर्भर हो सकती है।यौगिकों को उनकी रासायनिक समानता के आधार पर क्लस्टर किया गया था, और उनकी प्रजाति-निर्भर यकृत प्रभाव प्रोफाइल की अपेक्षित समानता के लिए समान यौगिकों की जांच की गई थी।ज्यादातर मामलों में, एक ही क्लस्टर के सदस्यों के लिए समान प्रोफाइल देखे गए, लेकिन कुछ यौगिक आउटलेर्स के रूप में दिखाई दिए।आउटलेयर मेडलाइन के साथ-साथ अन्य डेटा स्रोतों से केंद्रित अभिकथन पुनर्जनन का विषय थे।कुछ मामलों में, अतिरिक्त जैविक दावों की पहचान की गई, जो यौगिकों की रासायनिक समानताओं के आधार पर अपेक्षाओं के अनुरूप थे।दावों को आगे अंतर्निहित रसायनों के बाइनरी एनोटेशन में परिवर्तित कर दिया गया (यानी, लिवर प्रभाव बनाम कोई लिवर प्रभाव नहीं), और बाइनरी मात्रात्मक संरचना-गतिविधि संबंध (क्यूएसएआर) मॉडल यह अनुमान लगाने के लिए तैयार किए गए थे कि क्या किसी यौगिक से मनुष्यों में लिवर प्रभाव पैदा करने की उम्मीद की जाएगी।डेटा की स्पष्ट विविधता के बावजूद, मॉडलों ने बाहरी 5-गुना क्रॉस-सत्यापन प्रक्रियाओं द्वारा मूल्यांकन की गई अच्छी पूर्वानुमान शक्ति दिखाई है।बाइनरी QSAR मॉडल की बाहरी पूर्वानुमानित शक्ति की पुष्टि उन यौगिकों पर उनके अनुप्रयोग द्वारा की गई, जिन्हें मॉडल विकसित होने के बाद पुनर्प्राप्त या अध्ययन किया गया था।हमारी सर्वोत्तम जानकारी के अनुसार, यह रासायनिक विषाक्तता भविष्यवाणी के लिए पहला अध्ययन है जिसने सीमित मैनुअल क्यूरेशन के साथ स्वचालित पाठ खनन के माध्यम से उत्पन्न अवलोकन डेटा पर क्यूएसएआर मॉडलिंग और अन्य रसायन सूचना विज्ञान तकनीकों को लागू किया, जिससे रासायनिक विष विज्ञान उत्पन्न करने और मॉडलिंग करने के नए अवसर खुल गए। डेटा।